Projektleiter am Prüfzentrum Köln-Merheim: Dr. U. Limper & Dr. J. Defosse
Kooperation: Multizentrische Studie initiiert durch die Ruhr-Universität Bochum
Projektbeschreibung/ Fragestellung:
Aufgrund einer noch zu geringen individualisierten Therapie ist die Mortalität der Sepsis in Deutschland hoch. Ein vielversprechender Lösungsansatz scheint zu sein, die biologischen Vorgänge, die das Abwehrsystem steuern, bei unterschiedlichen Patientengruppen differenziert zu untersuchen. Ziel des SepsisDataNet.NRW ist es daher klinische und molekularbiologische Daten von einer großen Anzahl an Sepsis-Patienten zu sammeln und auszuwerten. Das sind z.B. Werte, die Überwachungsmonitore in den Kliniken aufzeichnen oder Ergebnisse von Blutuntersuchungen. Fasst man gewonnene Daten zusammen und analysiert diese mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, kann man neue Zusammenhänge finden. Dies wird dann für die Entwicklung von computerbasierten Werkzeugen genutzt, welche Ärzte zukünftig in Diagnostik- und Therapieentscheidung unterstützen können.
Weiterführende Information: DRKS Studienregistrierung
Literatur:
Unterberg M, Rahmel T, Rump K, Wolf A, Haberl H, von Busch A, Bergmann L, Bracht T, Zarbock A, Ehrentraut SF, Putensen C, Wappler F, Köhler T, Ellger B, Babel N, Frey U, Eisenacher M, Kleefisch D, Marcus K, Sitek B, Adamzik M, Koos B, Nowak H; SepsisDataNet.NRW research group. The impact of the COVID-19 pandemic on non-COVID induced sepsis survival. BMC Anesthesiol. 2022 Jan 5;22(1):12.
SepsisDataNet.NRW: Verbesserung der Prädiktion des Letalität-Risikos bei Patienten mit einer Sepsis durch Verwendung von künstlicher Intelligenz B. Koos · H. Nowak · D. Kleefisch · K. Rump · T. Rahmel · A. von Busch · M. Anft · S. F. Ehrentraut · J. M. Defosse · U. Limper · T. Köhler · T. Bracht · D. Oswald · C. Ertmer · A. Zarbock · B. Elger · B. Sitek · K. Marcus · D. Henzler · F. Wappler · C. Putensen · U. H. Frey · N. Babel · M. Eisenacher · M. Adamzik. Anästh Intensivmed 2020;61:252–284